乳児の脳活動は自閉症を予測できるか？

新しい研究では、自閉症の研究者が6か月前のMRIを使用して脳の領域がどのように接続および同期されているかを示し、後で2歳のときに自閉症の基準を満たす高リスクの赤ちゃんの81％を正しく予測しました。

「生後2年目に現れる症状が現れる前に自閉症を特定するのに役立つ行動的特徴はありません」と共同上級教授のJohn R. Pruett Jr.、MD、Ph.D.は述べた。セントルイスのワシントン大学医学部の精神医学。

「しかし、早期の介入により結果が改善されるため、将来的にMRIを使用して、症状が発現する前に超高リスクの子供を特定できれば、治療をより早く開始できるでしょう。」

ジャーナルに発表された以前の研究では 自然ノースカロライナ大学（UNC）の研究者たちは、MRIを使用して、どの赤ちゃんが幼児として自閉症を発症するかを予測できる脳の解剖学的構造の違いを特定しました。

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新しい論文では、 サイエンストランスレーショナルメディシン、研究者は、自閉症の症状が現れる前に、できるだけ早く子供を識別するのに役立つ診断ツールキットの一部として使用できる2番目のタイプの脳バイオマーカーについて説明しています。

「ネイチャーペーパーは2つの時点（6か月と12か月）での解剖学の測定に焦点を当てていましたが、この新しいペーパーは、どのように脳領域が1時点（6か月）で互いに同期され、さらに若い年齢で赤ちゃんを予測するかに焦点を当てました上級著者のジョセフピベン医学博士、UNC医学部のトーマスE.カステッロ精神医学教授、およびカロライナ発達障害研究所の所長は述べた。

「症状が現れる前に脳について理解すればするほど、子供たちとその家族を助けるための準備がよりよくなるでしょう。」

この研究では、眠っている乳幼児をMRI装置に入れ、約15分間スキャンして、230の異なる脳領域の神経活動を記録しました。その後、研究者は、認知、記憶、行動に不可欠な同期化された脳の活動を観察することができました。

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その後、研究者たちは自閉症の中核機能に関連する脳領域のつながりに焦点を当てました。言語スキル、反復行動、社会的行動です。たとえば、彼らは2歳の行動に関連する脳の領域（6か月で同期）を特定しました。

この情報は、Pivenの共同調査者が、主要な脳領域間の同期の違いを整理することができる機械学習分類器と呼ばれるコンピュータープログラムを作成するのに役立ちました。コンピューターがこれらのさまざまなパターンを学習すると、研究者たちはその情報を別の乳児セットに適用しました。

研究のこの部分は59人の高リスク乳児を含みました。自閉症の高齢の兄弟がいました。つまり、一般の人口のおよそのリスクである68人に1人の割合ではなく、各赤ちゃんには自閉症を発症する可能性が約5分の1ありました。 59人の赤ちゃんのうち11人が自閉症を発症しました。

機械学習分類子は、調査結果を2つの主要なグループに分けることができました。自閉症を発症した子供からのMRIデータと、発症しなかった子供からのMRIデータです。この情報のみを使用して、コンピュータープログラムは、2歳で自閉症の基準を後で満たす赤ちゃんの81％を正しく予測しました。

「分類子が子供に自閉症があると判断したとき、それは常に正しいです。しかし、それは2人の子供を逃しました。元UNC博士研究員で研究の筆頭著者であるロバートエマーソン博士は、6か月齢で得たデータによると、彼らは自閉症を発症しましたが、コンピュータープログラムはそれを正しく予測しませんでした。

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「これまでに6か月前にこの種の研究を行った人はいないので、再現する必要があります。別の研究参加者と一緒に、より大規模な研究をすぐに実施したいと考えています。」

出典：ノースカロライナ大学ヘルスケアシステム